Logistic回归与受试者工作特征曲线在2型糖尿病患者发生脑梗死风险预测中的应用研究

摘要：

目的 探讨联合运用Logistic回归和受试者工作特征(ROC)曲线预测2型糖尿病患者发生脑梗死风险的可行性,为有针对性地采取预防措施和制订诊疗计划提供参考依据.方法 应用Logistic回归筛选出脑梗死的危险因素,然后通过ROC曲线确定截断值(cutoff),最后对样本进行预测并与实际诊断结果进行对比,以评估模型的诊断价值和预测准确度.结果 筛选出3项对脑梗死发生影响有统计学意义的指标:年龄、颈动脉内膜中层厚度(CIMT)、颈动脉粥样硬化斑块.年龄和CIMT的曲线下面积(AUC)分别为0.836、0.849,cutoff分别为62.5岁、0.93 mm.两指标的灵敏度、特异度和诊断符合率分别为:80.85%、73.81%、77.53%;80.85%、76.19%、78.65%.综合预测模型的灵敏度、特异度和诊断符合率分别为:87.23%、85.71%、86.52%.结论 联合运用Logistic回归和ROC曲线预测2型糖尿病患者发生脑梗死的风险是可行的,年龄和CIMT独立预测都具有较高的诊断价值,但相比之下,由年龄、CIMT和颈动脉粥样斑块三个指标组成的Logistic综合预测模型更具诊断价值,预测效果更为理想.

关键词：糖尿病、2型、脑梗死、Logistic回归、受试者工作特征曲线

所属期刊栏目：16

分类号：R191.1(保健组织与事业（卫生事业管理）)

在线出版日期：2013-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：2230-2232